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Tech-Trends 2030: Die nächste Ära generativer KI
Dieser Tech Trends-Bericht untersucht generative industrielle KI-Entwicklungen und ihre Auswirkungen auf die Branche. Entdecken Sie wichtige Trends und Zukunftsszenarien.
Tech-Trends 2030: Die nächste Ära generativer KI
Unser zweiter Bericht in der „Tech Trends 2030: A Siemens Foresight Series“ untersucht Entwicklungen im Bereich der generativen KI und ihre Auswirkungen auf die Industrie. Wichtige Trends wie agentische KI und grundlegende Modelle werden industrielle Anwendungen in den kommenden Jahren prägen.
Das Potenzial der KI ausschöpfen
KI hat in den letzten Jahrzehnten in der Industrie einen enormen Mehrwert geschaffen. Innovationen im Bereich maschinelles Lernen und neuronale Netze ermöglichten Lösungen wie vorausschauende Wartung oder generatives Design. Mit dem jüngsten Durchbruch in der generativen KI ergaben sich jedoch neue Möglichkeiten, die — abgesehen von all dem Hype und der Begeisterung — der Branche einen echten Mehrwert bieten. Von Industrie-Copiloten zur Bekämpfung qualifizierter Arbeitskräfte und der Beschleunigung der KI-gestützten Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine bis hin zu großen Sprachmodellen (LLMs) als „Übersetzer“ zwischen APIs in industriellen Anwendungen — das Potenzial der generativen KI im industriellen Bereich wird immer größer.
Die wichtigsten Trends auf unserem Radar
Modelle für industrielle Fundamente
Die Modelle von Industrial Foundation sind anhand branchenspezifischer Daten vorab trainiert, was eine schnellere und genauere Bereitstellung von KI-Lösungen ermöglicht.
Agentische KI
Agentische KI bezieht sich auf den Einsatz von KI-Systemen, die ein gewisses Maß an Autonomie und Entscheidungsfähigkeit im industriellen Kontext besitzen.
Multimodale LLMs
Multimodale Large Language Models (LLMs) kombinieren Sprachverständnis mit visueller Wahrnehmung und verarbeiten Daten aus Text, Bildern und Videos sowie branchenspezifische Daten wie Zeitreihen.
Edge-Modelle
Industrial Edge beinhaltet den Einsatz von KI-Algorithmen und Rechenleistung am Rand industrieller Netzwerke, in näherer Nähe zur Datenquelle.
Spezialisierte Hardware
Spezialisierte Hardware — wie Graphics Processing Units (GPUs) oder Language Processing Units (LPUs) fähige Edge-Geräte — bieten leistungsstarke Rechenleistung am Edge und ermöglichen die Echtzeitverarbeitung von KI-Algorithmen.
Die neue Ära der generativen KI meistern: eine ganzheitliche Strategie
Um sicherzustellen, dass die Interessengruppen für die Fortschritte und Herausforderungen der industriellen KI im Jahr 2030 gerüstet sind, ist es unerlässlich, dass die Interessengruppen einen umfassenden strategischen Ansatz verfolgen.
- Innovation: Förderung einer Innovationskultur innerhalb der Organisation, die sich der KI-Technologie verschrieben hat.
- Industrielle Umgebungen: Sicherstellung der Anforderungen und Standards industrieller Umgebungen: Cybersicherheit, Schadensminimierung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Minderung von Vorurteilen bei Schulungsdaten.
- Die Kultur der KI: Förderung eines ökosystemorientierten Ansatzes für industrielle KI: Der optimale Austausch von Daten mit Partnern, Kunden und Experten wird Unternehmen helfen, im neuen Zeitalter der KI erfolgreich zu sein.
